文案
高调文案生成
把「高调但不油腻」的表达拆成七个维度：口语反差节奏、产物形态、现代意象、悖论与重新定义、自嘲 punchline、伪诗意黑名单、修辞手法，每个维度都配正反例与触发条件。
@手边的文案大师
漂亮话
中文写作 Agent 与 Skill 集合
本项目把「听起来很厉害」的写作表达、句式与套路沉淀为可复用的 Skill，由多轮对话 Agent 理解请求、规划步骤、选择技能并完成创作，面向微信小程序提供文案、古典诗词与标题类写作能力。
- 项目代号 flex_writer
- 站点域名 saybeautifulwords.fun
- 微信小程序 + 网页端运营后台
- 阿里云 ECS · 中国内地
CAPABILITIES
能力介绍
能力由「Skill 库 + Agent 工作流」两部分组成：Skill 库沉淀写作方法与边界，Agent 按输入选择合适的 Skill 并把多个步骤串成一次创作。
多轮对话与任务管理
一次输入即可理解用户诉求，多轮对话帮你完成复杂任务。多任务独立可追溯，可召回，可切换；理解图片Agent更加智能。
Skill 渐进式披露
将不同的表达方式、文体格律，乃至网络上火爆的文案结构，拆解重组，形成可复用的SKILL。渐进式披露让注意力更集中，更适配需求。
照片理解与图文创作
私有存储，不对外公生成链接，既保护用户隐私，又增加了智能体的感知。画面要点直接进入创作流程，让写作有据可依，骨骼清晰。
联网检索与素材处理
智能体自主规划，通过联网搜索扩展自身知识储备，在信息快速变化的当下，依然能感知最新动态。
知识与长期记忆
知识库严格控制创作自由度，既能开放创作也不跑飞要求；长期记忆把控用户习惯，智能体越用越合胃口。
可观测与统计
记录每次运行的耗时、Token 估算、检索与图像调用次数，以及技能未命中情况，用于定位失败原因和评估技能覆盖度；可按环境变量开启链路追踪。
SCENARIOS
创作场景
能力最终落到具体的写作场景里。更多场景随 Skill 库持续补充。
诗词
古典诗词创作
按诗经、楚辞、唐诗、宋词四体约束生成，附意象黑白名单与节奏模板；同时支持中英双语改写，先成中文诗，再译为英文对照呈现。
还有更多
标题套路、口语金句、节日祝福等场景正在陆续整理中，后续会以新的 Skill 形式加入，无需更新小程序即可生效。
- GitHub
- CaptivePig db19910803
- 身份
- Agent 开发工程师；本站的开发者、运营者与内容维护者
- 方向
- 大模型 Agent 的工程化落地：请求规划与任务拆解、Skill 的组织与按需加载、检索增强、长期记忆与偏好画像、运行可观测性与失败归因
- 技术栈
- Python、FastAPI、LangChain / LangGraph、PostgreSQL、Docker Compose、Vue 3、阿里云（ECS、OSS）、DashScope API
- 项目
- 漂亮话（flex_writer）：Skill 集合 + 多轮对话 Agent 服务 + 微信小程序与网页端运营后台；技能库与服务端代码同仓维护
- 站点
- saybeautifulwords.fun · 更新 2026 年
ARCHITECTURE
主要架构
服务部署在阿里云中国内地地域的单台 ECS 上，用 Docker Compose 编排四个常驻服务与一个迁移任务。请求自上而下经过接入、服务、工作流三层，模型、检索与存储作为最下层资源被调用。
01
接入层
Client
微信小程序、网页端运营后台、浏览器直接访问；统一使用 HTTPS
02
网关层
Nginx
Nginx 容器：终止 TLS、托管运营后台静态资源、把 /v1 接口转发给 API 服务
03
服务层
FastAPI
FastAPI API 容器负责鉴权、会话与任务接口、运行状态查询与流式返回；Worker 容器从队列表取任务并执行
04
工作流层
LangGraph
规划
选择 Skill
动态工作流排布与执行
汇总回复
步骤内按需挂载读 Skill 资源、联网检索、读取历史作品等工具，完成后归档原文并生成记忆摘要。
05
资源层
Resources
PostgreSQL
会话、任务、运行记录与记忆
私有 OSS
用户上传照片，授权访问
多模型适配
文本与视觉模型调用；多个备用模型快速切换
搜索 API
国内搜索，取回事实素材
向量索引
知识语料按需召回
数据与隐私边界：聊天原文按会话隔离，跨会话只保留从用户原话中提取的偏好；照片存于私有桶并以对象 Key 引用，不生成公网可直链地址；服务器只保存必要的运行与统计字段。
代码结构
仓库按职责分层：技能库、模型适配、记忆机制、服务端、知识语料与开发期工具，技能库与服务端代码同仓维护。
skills/
每个 Skill 一个目录，SKILL.md 为唯一源，同时供 Codex 与 Claude Code 两套运行时使用；references 与 examples 按需加载。跨平台副本以符号链接生成，避免两份内容不一致。
platform/
self-hosted 为 Agent 服务本体（工作流、模型适配、存储迁移、容器编排），front 为运营后台前端，与 API 同源部署。模型名必须显式配置，缺失时启动即报错。
models/
模型适配器。按模型厂商与模型名两级组织，为每家厂商的接口差异做适配封装，向上提供稳定的模型接口；业务层只依赖接口，不感知厂商协议细节，替换或新增模型不动业务代码。
memory/
多层记忆机制。对话按轮次与不同粒度分级摘要，近期原文、阶段小结与长期偏好分层存放，按需逐层向上归并，既保留细节又控制上下文长度。
knowledge/
结构化语料与受控词表。字段名与取值同时受代码中的词表校验，非法条目在启动阶段直接失败；语料用于韵律与用法域召回。
tools/
开发期工具：frontmatter 校验与技能安装脚本，保证新增或修改 Skill 后结构合法、双端副本同步。